Las migraciones de las aves inspiran un sistema para regular los semáforos

Investigadores de la Universidad de Málaga y una universidad argentina han desarrollado un sistema ‘inteligente’ que permite controlar de forma eficiente la red de semáforos de una ciudad, lo que ayuda a reducir los atascos y las emisiones de gases contaminantes. El trabajo está inspirado en los movimientos de las aves cuando migran.

Multisemáforo / Fundación Descubre
Sistema multisemáforo. / Fundación Descubre

Informáticos de la Universidad de Málaga, en colaboración con la Universidad Nacional del Sur (UNS) en Bahía Blanca (Argentina), han diseñado un sistema ‘inteligente’ que permite controlar la red de semáforos de toda una ciudad. Se trata del primer trabajo que considera los patrones de tráfico del núcleo urbano en su conjunto y propone un plan de ciclos de semáforos adecuado para evitar atascos y reducir emisiones contaminantes.

Hasta el momento, otros estudios se centran en áreas concretas con horarios y semáforos limitados, cruce a cruce. Sin embargo, las investigaciones de los autores malagueños, publicadas en la revista IEEE Transactions on Evolutionary Computation, son las primeras que contemplan la red de semáforos de toda la ciudad.

“El sistema incluye como variables los numerosos vehículos, de diversos tipos que circulan a diario, las señales, los límites de velocidad de las vías… Combina los parámetros y los traslada a un simulador, donde se observan todos a la vez de manera dinámica”, explica el catedrático de la Universidad de Málaga, Enrique Alba.

Es el primer trabajo que considera toda la red de semáforos de una ciudad

Una de las novedades del proyecto es la metodología utilizada para el control de los semáforos. Denominada Particle Swarm Optimization (PSO) es una técnica inspirada en los movimientos de las bandadas de pájaros durante sus migraciones. Estos patrones se trasladan a un modelo computacional de gran potencia que permite combinar multitud de variables para recrear los eventos que rodean a la movilidad urbana en un mismo momento, por ejemplo, una hora punta.

“Controlar el tiempo en el que van a estar en rojo un centenar de semáforos es una tarea que requiere soluciones complejas que mezclan desde mapas a datos de movilidad inteligente geoposicionados. Las técnicas de computación tradicionales no funcionan. Nosotros buscamos alternativas en la propia Naturaleza con las denominadas técnicas bioinspiradas”, matiza Alba.

Los expertos reproducen la ciudad trasladando los cálculos matemáticos a un simulador de tráfico microscópico. “Se denomina así porque atiende a los microdetalles de la movilidad urbana: analiza cada coche, a qué velocidad va, cuántos gases contaminantes está emitiendo…”, concreta el investigador.

Pruebas en Málaga y Bahía Blanca

Los resultados del estudio se han probado con semáforos de dos grandes áreas metropolitanas: Málaga y Bahía Blanca en Argentina. “Nuestro algoritmo sirve para obtener programas de ciclos eficientes de tráfico ligero para los dos tipos de ciudades: los modelos americanos y europeos”.

El estudio concluye que, en comparación con otros programas, el de la Universidad de Málaga logra mejoras cuantitativas tanto en el número de vehículos que llegan a su destino, como en el tiempo total de viaje. A estos beneficios para los ciudadanos, se suman los medioambientales, ya que se reducen las emisiones contaminantes.

Varios ayuntamientos de ciudades nacionales e internacionales, así como empresas relacionadas con las denominada smart cities o ciudades inteligentes ya se han interesado en el estudio para incorporar sus resultados en centros de control de tráfico. “El siguiente paso sería que una empresa comercializara el sistema como un paquete software”, adelanta Alba.

Referencia bibliográfica:

Garcia-Nieto, Jose; Carolina Olivera, Ana; Alba, Enrique. "Optimal Cycle Program of Traffic Lights With Particle Swarm Optimization". IEEE Transactions on Evolutionary Computation, diciembre de 2013.

Fuente: Fundación Descubre
Derechos: Creative Commons
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